2 Repos
Hooks that execute logic after all schema types and fields have been visited during initialization.
Distinct from Database Schema Initializations: Distinct from Database Schema Initializations: focuses on post-initialization hooks for GraphQL schemas, not database schema bootstrapping.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Post-Initialization Hooks. Refine with filters or upvote what's useful.
GraphQL.NET ist ein serverseitiges Framework für den Aufbau und die Ausführung von GraphQL-APIs innerhalb von C#-Anwendungen. Es bietet ein umfassendes Toolkit für den Schema-Aufbau, eine föderierte Engine für verteilte Datengraphen und einen Subscription-Handler für die Verwaltung von Echtzeit-Datenströmen. Das Projekt zeichnet sich durch einen flexiblen Schema-Builder aus, der sowohl programmatische Code-First-Definitionen als auch deklarative Schema-First-Ansätze unter Verwendung der Standard-Schema-Definitionssprache unterstützt. Es enthält eine dedizierte Föderations-Engine, um Datengraphen in Subgraphen aufzuteilen und zu einem einheitlichen Gateway zusammenzuführen, sowie eine Data-Loader-Implementierung, die speziell darauf ausgelegt ist, das N+1-Abfrageproblem durch Batching und Caching zu lösen. Das Framework deckt ein breites Spektrum an operativen Funktionen ab, einschließlich Dependency-Injection-Integration für das Service-Lifetime-Management, Middleware-Pipelines für die Interzeption von Feldauflösungen und eine Ausführungspipeline, die mit Werttypen optimiert wurde, um Speicherallokationen zu reduzieren. Zudem bietet es Tools für die Analyse der Abfragekomplexität, Dokument-Caching und rollenbasierte Zugriffskontrolle zur Absicherung von API-Endpunkten. Die Unterstützung für Ahead-of-Time-Schema-Kompilierung ermöglicht es dem Framework, in Umgebungen ausgeführt zu werden, die dynamische Code-Generierung untersagen.
Provides a hook to execute custom logic after all schema elements have been visited.
msgspec is a high-performance data modeling, serialization, and schema validation toolkit for Python. It serves as a type-safe serialization framework that integrates schema enforcement and data parsing into a single pass, functioning as both a data serialization library and a schema validation system based on standard Python type annotations. The project distinguishes itself through high-performance structural primitives, including compilation-based routine generation and zero-copy buffer parsing. It optimizes memory usage via garbage collection-aware layouts and reduces processing overhead
Runs custom hooks after object creation to implement additional validation or logic during instantiation.